RSA-896 faktorisiert: Neuer Rekord mit Claude-Unterstützung
Zwei KI-gestützte Rekorde in 16 Tagen werfen Fragen zur langfristigen Sicherheit von Verschlüsselung auf.
Mit KI erstelltInhalt
◆ Fakten auf einen Blick
- RSA-896, eine 270-stellige Semiprimzahl, wurde am 19. September 2026 faktorisiert.
- Die Faktorisierung wurde von Stephen A. Weis durchgeführt.
- Dabei kam das KI-Modell Claude von Anthropic zum Einsatz.
- Der vorherige öffentliche Rekord war die Faktorisierung von RSA-260 (862 Bit) durch Eric Lu von Cognition am 3. September 2026 unter Verwendung des KI-Systems Devin.
- Beide Faktorisierungen nutzten den General Number Field Sieve (GNFS), einen klassischen Algorithmus; Quantencomputing war nicht beteiligt.
- Die Faktorisierung von RSA-260 durch Eric Lu benötigte etwa 4.900 GPU-Tage und verursachte geschätzte Rechenkosten von 400.000 US-Dollar.
RSA-896 faktorisiert: Neuer Rekord mit Claude-Unterstützung
Am 19. September 2026 hat der Forscher Stephen A. Weis die 270-stellige Semiprimzahl RSA-896 faktorisiert. Unterstützt wurde er dabei vom KI-Modell Claude des Unternehmens Anthropic. Damit wurde der öffentliche Faktorisierungsrekord von 862 Bit auf 896 Bit angehoben. Eine Semiprimzahl ist eine Zahl mit genau zwei Primfaktoren; ihre Faktorisierung ist ein wichtiger Indikator für die praktische Schwierigkeit, große ganze Zahlen zu zerlegen. Der neue Rekord folgte nur 16 Tage nach dem vorherigen. Der vorherige Rekord war erst am 3. September 2026 von Eric Lu mit dem KI-System Devin aufgestellt worden. Weis veröffentlichte keine Angaben zu den Rechenkosten. Die KI-Unterstützung bestand nicht darin, den Algorithmus zu ersetzen, sondern den klassischen General Number Field Sieve (GNFS) zu beschleunigen und zu optimieren. Quantencomputing war nicht beteiligt. Kryptographen haben jahrzehntelang RSA-Faktorisierungsrekorde nur schrittweise verbessert; nun wurde das Tempo unangenehm schnell. Die Kosten für RSA-896 wurden nicht veröffentlicht. Dieser Fortschritt wirft Fragen zur langfristigen Sicherheit. Die KI-Unterstützung beschleunigte den klassischen Ansatz. Der Rekord wurde nur 16 Tage nach dem vorherigen aufgestellt, was die Geschwindigkeit des Fortschritts unterstreicht. Zwei Forscher, zwei verschiedene KI-Systeme, zwei Rekorde in etwas mehr als zwei Wochen.
Vom 862-Bit-Rekord zum 896-Bit-Rekord in 16 Tagen
Erst 16 Tage zuvor, am 3. September 2026, hatte Eric Lu von Cognition die 862-Bit-Zahl RSA-260 mit dem KI-System Devin faktorisiert. Beide Durchbrüche beruhten auf dem General Number Field Sieve (GNFS), einem klassischen Algorithmus; Quantencomputing war nicht beteiligt. Die Rechenkosten für RSA-260 beliefen sich auf geschätzte 400.000 US-Dollar bei rund 4.900 GPU-Tagen. Für die Faktorisierung von RSA-896 wurden keine Kosten veröffentlicht. Der Abstand von nur 16 Tagen zwischen den beiden Rekorden deutet darauf hin, dass die KI-gestützte Optimierung die benötigte Zeit erheblich verkürzt. Weil die KI-Unterstützung den klassischen GNFS-Algorithmus beschleunigt und optimiert, kann derselbe Rechenansatz in kürzerer Zeit zum Ergebnis führen. Das Tempo gilt als ungewöhnlich schnell, weil Kryptographen jahrzehntelang nur schrittweise neue Rekorde erzielten und nun innerhalb von 16 Tagen zwei Rekorde aufeinander folgten. Zwei Forscher, zwei verschiedene KI-Systeme, zwei Rekorde in etwas mehr als zwei Wochen. Die KI-Unterstützung bestand nicht in einem Ersatz des Algorithmus, sondern in der Beschleunigung und Optimierung des klassischen Ansatzes. Der vorherige Rekord war erst 16 Tage zuvor aufgestellt worden, was den Fortschritt besonders schnell erscheinen lässt. Dieser schnelle Fortschritt wirft Fragen.
KI als Treiber kryptographischer Rekorde
Sowohl Claude als auch Devin unterstützten die Forscher bei der Anwendung von GNFS, indem sie den klassischen Algorithmus beschleunigten und optimierten. Diese rasche Folge von Rekorden wirft Fragen zur langfristigen Sicherheit von RSA-Schlüssellängen auf: Wenn KI-gestützte Faktorisierung schneller voranschreitet, könnten als sicher geltende Schlüssellängen früher faktorisierbar werden und vertrauliche Daten gefährden. Angesichts früherer Fälle, in denen KI-Erfolgsmeldungen einer unabhängigen Überprüfung nicht standhielten, bleibt Skepsis angebracht. Technische Communities müssen reagieren, weil sich die Messlatte für sichere Schlüssellängen verschiebt; sie sollten ihre Empfehlungen und Benchmarks überprüfen und anpassen. Verwandte Artikel thematisieren Skepsis.



